App特約店綁卡防詐!身分驗證「2擇1」估2025上路,為何信用卡綁3大Pay愈來愈嚴?
App特約店綁卡防詐!身分驗證「2擇1」估2025上路,為何信用卡綁3大Pay愈來愈嚴?

刷卡詐騙防不勝防!據悉,金管會責成銀行公會率全體國銀提出2項新措施,針對銀行合作的各類型特約店App, 要求新綁卡的民眾必須「身分驗證2擇1」,一是透過聯合信用卡中心身分驗證,二是綁卡後前三筆交易逐筆認證。

據《聯合報》報導,銀行公會規畫的防詐新制已進入拍板階段, 金管會希望最慢2025年第一季底之前可全面上路。

為何針對「特約店App」強化綁卡認證?

特約店App為何為此波防詐措施的防範對象?主要在於綁卡特約商店APP愈來愈多元。

目前, 像是新光三越、寶雅、中油等,都有自行開發給旗下會員的APP,且支援綁卡功能讓會員可在店內消費。 另外,最多人使用的LINE Pay、Pi錢包等第三方支付機構,也有綁定信用卡支付功能。

事實上,凡是和銀行進行信用卡刷卡業務合作的店家通路,都可稱作特約店 。但由於提供刷卡服務的店家都有各自的收單銀行,且「民眾使用的信用卡」未必是「該收單銀行所發的信用卡」。因此,收單銀行不一定可驗證持卡人手機門號,是否與手機門號為同一人。

例如,A商店設有App,但其合作的收單銀行為B銀行,而消費者「小林」去A商店消費,但綁的是C銀行的信用卡。 這時問題來了,由於B銀行並沒有小林在C銀行留存的手機門號資料,因此無法確認該筆消費是否為小林操作,或是否有人拿小林的信用卡「盜綁」。因此,就要透過「2擇1」的新制來認證身分。

不過,金管會只能管到銀行,因此特約店就得靠銀行業者來約束。因此,未來若商店不配合驗證新制,就會無法綁卡。

方式1:手機號碼認證

一旦新制上路,A商店的App必須選擇透過收單銀行向聯卡中心平台提供的「身分驗證機制」比對,確認被綁定的信用卡持卡人的手機號碼,和進行綁定的手機號碼是否為同一人。

換言之,未來若消費者想在某App綁定信用卡,得先確保現有手機號碼與發卡銀行登記之號碼相同,否則無法綁定。

方式2:前3筆消費OTP逐筆驗證

新綁卡客戶在A商店App的前三筆新消費,都必須經過OTP逐筆驗證才放行綁定。

「3大Pay」綁卡驗證將更嚴格

目前,Apple Pay、Google Pay和Samsung Pay都已採取綁卡消費時,驗證門號持有人和信用卡持有人,是否同一人的驗證機制。

為了降低盜綁、盜刷案件,近期中國信託、國泰世華、台北富邦、玉山、台新等國內大型發卡行,紛紛調整綁卡作業, 在綁卡時會檢核綁定行動裝置SIM卡的手機號碼,與留存在銀行的聯絡電話是否一致,有的話才發送確認碼,否則都要求持卡人打電話到客服處理。

不過,「對照SIM卡手機號碼」的判斷率有一定機率失準,尤其是使用雙卡機、連結WIFI,甚至在短期內頻繁綁卡等因素,就有可能產生誤判,得要求轉向人工客服處理。

此外,在特約App上的消費驗證機制,近來很多銀行已上線加入「商店識別碼」防護,民眾在輸入OTP密碼時,簡訊認證時會多一道「商店識別碼」,只要沒選對,即使密碼輸入正確交易仍會被拒絕。

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責任編輯:李先泰

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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